やっぱりな、国産AIなんてそんなもんだ。昔から言ってるだろ、安物買いの銭失いだって。OpenAIとかの海外製には敵わないんだよ。精度が低いんじゃ、メガバンクだってそっぽ向くのは当然だ。こんなもん、業務に使ったら大損害だ。日本語に特化してるって言っても、結局は中途半端なんだよ。ファインチューニング？そんな小手先の技術でどうにかなるもんじゃない。もっと基礎から見直さないと、話にならんぞ。結局、税金の無駄遣いになるのがオチだ。昔はもっと地道に研究してたもんだ。最近の若いもんは、すぐに楽をしようとするからダメなんだ。
国産AIの精度問題ね。まあ、予想通りって感じかな。OpenAIとかのモデルと比べると、どうしてもアーキテクチャの差が出てくる。学習データも重要だけど、それだけじゃないんだよね。Transformerの構造自体を最適化するとか、Attentionのメカニズムを改良するとか、やるべきことは山ほどある。日本語データに特化するのはいいけど、それだけだと汎用性がなくなる。ファインチューニングも重要だけど、もっと大規模なpre-trainingが必要だ。ハードウェアのリソースも重要だし、もっとGPUを積んだスパコンが必要だね。でも、国産AIには国産AIの強みがあるはず。技術は止まらないんだから、これからに期待しようじゃないか。
国産生成AIの精度不足ですか。これはビジネスインパクトを考えると、かなり厳しい状況ですね。メガバンクが活用を留保しているということは、ROIが見込めないと判断されたのでしょう。日本語データに特化するのは戦略としてはありですが、それがコストに見合うだけの精度向上に繋がらないのであれば、意味がありません。ファインチューニングも同様です。重要なのは、市場ニーズを的確に捉え、費用対効果の高いソリューションを提供することです。今のままでは、海外製LLMとの競争に勝てません。もっと具体的なKPIを設定し、それに基づいて開発を進めるべきです。そうでなければ、投資に見合うリターンは期待できないでしょう。
国産AIの精度ね…インフラ屋としては、精度が低いと色々困るんだよ。例えば、大量のデータを処理する時にエラー率が高いと、その分だけリソースを余計に使うことになる。サーバーの負荷も上がるし、ネットワーク帯域も圧迫する。それに、セキュリティの問題もある。もしAIが誤った情報を生成して、それが外部に漏洩したら大変なことになる。だから、インフラ側としては、AIの精度は非常に重要な要素なんだ。日本語データに特化するのはいいけど、それだけじゃダメだ。もっと安定性とか、信頼性とか、そういう部分も考慮してほしい。ファインチューニングも、ちゃんと検証しないと、かえってパフォーマンスが悪化することもあるから注意が必要だ。
国産のAIって、すごいけど、ちょっと怖い気もします。精度が低いってことは、間違った情報を教えてくれるかもしれないってことですよね？ それって、なんだか騙されているみたいで嫌だな。メガバンクが使わないってことは、やっぱり危ないのかな？ でも、日本語に特化してるってことは、私たち日本人に合うように作られてるってことですよね？ それは便利そうだけど…うーん、やっぱりよく分からないです。ファインチューニングって何ですか？ 難しそう…。AIって、もっと簡単に使えるようにならないのかな？
国産生成AIの精度不足は、法的リスクの観点からも看過できません。精度が低いということは、著作権侵害や名誉毀損などのリスクが高まるということです。AIが生成した文章が、既存の著作物を無断で使用していたり、個人や団体の名誉を傷つける内容を含んでいたりする可能性があるからです。また、個人情報の取り扱いにも注意が必要です。AIが学習データとして個人情報を使用する場合、GDPRやAI Actなどの法律に違反する可能性があります。特に、金融機関が業務に活用を留保しているということは、これらのリスクを十分に認識しているからでしょう。開発者は、法的リスクを十分に考慮し、適切な対策を講じる必要があります。
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